数据倾斜一、概述：有时，我们会遇到数据倾斜，在遇到数据倾斜的时候Spark作业的性能会比期望差很多，这时，我们就需要对数据倾斜进行调优，以保证Spark作业的性能。二、数据倾斜发生时的现象：1.绝大多数Task执行得非常快，但个别Task执行会极慢。
2.本来能够正常执行的Spark作业，某天突然爆出OOM（内存溢出）异常，又不是业务代码造成。三、数据倾斜发生的原理：在进行shuffle时，必须将
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2024-09-20 19:00:59
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1 persist 和 unpersistcache() 调用 persist()，且默认存储级别是 MEMORY_ONLY。 persist() 用来设置RDD的存储级别是否进行序列化和磁盘写入，需要充分考虑所分配到的内存资源和可接受的计算时间长短,序列化会减少内存占用，但是反序列化会延长时间,磁盘写入会延长时间，但是会减少内存占用,也许能提高计算速度。此外要认识到:cache 的 RDD 会一
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2023-10-31 21:50:58
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# Spark中频繁GC的探讨与优化
在使用Apache Spark进行大规模数据处理时，频繁的垃圾回收（Garbage Collection，GC）不仅会影响作业的运行效率，还可能导致应用程序的性能瓶颈。因此，了解Spark的内存管理机制以及如何优化GC行为是每个大数据开发者的必修课。
## 1. 什么是垃圾回收（GC）
垃圾回收是自动内存管理的一部分，它的主要任务是清理不再被引用的对象，
1、什么是GC垃圾收集 Garbage Collection 通常被称为“GC”，回收没用的对象以释放空间。 GC 主要回收的是虚拟机堆内存的空间，因为new 的对象主要是在堆内存。 2、频繁GC的影响及优化方法（1）频繁的GC影响task运行期间动态创建的对象使用的Jvm堆内存的情况当给spark任务分配的内存少了，会频繁发生minor gc(年轻代gc
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2023-05-31 13:13:48
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Spark cache的用法及其误区:一、Cache的用法注意点： （1）cache之后一定不能立即有其它算子，不能直接去接算子。因为在实际工作的时候，cache后有算子的话，它每次都会重新触发这个计算过程。（2）cache不是一个action，运行它的时候没有执行一个作业。（3）cache缓存如何让它失效：unpersist，它是立即执行的。persist是lazy级别的（没有计算），unper
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2024-09-26 20:12:44
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（1）Rdd持久化 当调用RDD的persist()或者cache()方法时，这个RDD的分区会被存储到缓存区中，Spark会根据spark.storage.memoryFraction 限制用来缓存的内存占整个JVM堆空间的比例大小，如果超出限制，旧的分区数据会被移出内存。 Spark默认的 cache() 操作会以MEMORY_ONLY 的存储等级持久化数据，
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2023-10-14 02:59:48
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目录1 连续处理概述2 编程实现3 支持查询1 连续处理概述连续处理（Continuous Processing）是Spark 2.3中引入的一种新的实验性流执行模式，可实现低的（~1 ms）端到端延迟，并且至少具有一次容错保证。 将其与默认的微批处理（micro-batchprocessing）引擎相比较，该引擎可以实现一次性保证，但最多可实现~100ms的延迟。在实时流式应用中，最典型的应用场
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2023-10-24 10:12:24
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# Spark ThriftServer频繁Full GC问题探讨
Apache Spark作为一个强大的大数据处理框架，近年来在数据分析和实时处理领域受到了广泛的关注。Spark ThriftServer作为其一部分，允许用户通过JDBC或ODBC接口与Spark SQL进行交互，但在实际使用中，我们可能会遇到“频繁Full GC”这一问题。本文将分析其原因并提供解决方案，包含代码示例以及流程
原创
2024-09-26 04:48:15
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一、Continuous Processing基本介绍1、介绍连续处理是Spark 2.3中引入的一种新的实验性流执行模式，它支持低延迟(~1 ms)端到端，并保证at-least-once。与默认的微批处理引擎相比，默认的micro-batch processing可以保证exactly-once语义，但最多只能实现约100ms的延迟。对于某些类型的查询(下面将讨论)，您可以选择在不修改应用程序
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2024-01-28 06:33:04
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# Spark 优化频繁 GC 的完整指南
频繁的垃圾回收（GC）会显著影响 Apache Spark 的性能，导致任务运行缓慢或失败。本文将为初学者详细讲解如何优化 Spark 应用程序以减少 GC 的频率，并提供一套完整的步骤、代码示例以及相应的注释。最终还会绘制旅行图和关系图，帮助理解这一过程。
## 优化流程
以下是优化 Spark 应用程序以减少 GC 的流程：
| 步骤 | 描
# 解决 Spark ThriftServer 频繁 Full GC 问题
在使用 Spark ThriftServer 的过程中，出现频繁 Full GC（完全垃圾回收）的问题可能会影响性能与响应时间。为了有效地解决这一问题，我们需要逐步定位和优化。本文将指导你完成整个流程，帮助你减少 Full GC 的发生。
## 流程概述
为了优化 Spark ThriftServer，我们可以按照如
原创
2024-09-26 08:57:35
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# Spark RDD不使用缓存的性能分析
Apache Spark是一种广泛使用的分布式计算框架，它具有快速、易用和强大等优点。在Spark中，弹性分布式数据集（RDD）是最基本的数据结构，它能提供强大的数据处理能力。虽然Spark能够非常高效地处理大量数据，但如何使用RDD进行高效计算仍然是每个开发者需面临的挑战之一。本文将探讨不使用缓存的RDD的性能表现，并提供相关的代码示例。
## R
大数据Spark有怎样的缓存机制？首先Spark是开源的，所以翻看一下Spark的代码也能够多少了解一下Spark的缓存机制。在Spark较早的版本中，CacheManager的主要功能就是缓存，假设用户将一个分区的RDD 数据 cache了，当再次需要使用这份数据的时候是可以从缓存中进行提取的。 CacheManager底层存储是BlockManager，CacheManager负责维护缓存的元
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2023-08-04 11:45:29
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一、glide缓存策略缓存在请求网络图片时能减少不必要的流量浪费。Glide 缓存分为内存缓存和硬盘缓存，这两个缓存模块的作用各不相同，内存缓存的主要作用是 防止应用重复的将图片数据读取到内存，而硬盘缓存则是防止应用重复从网络或其他地方下载和读取数据。关于缓存，就一定涉及到缓存 key 。如何生成 key 呢？查看 KeyFactory.buildKey() 方法。一般一张网络图片的唯一标志是图片
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2023-07-04 21:17:40
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例如有一张hive表叫做activity。cache表，数据放内存，数据被广播到Executor，broadcast，将数据由reduce side join 变map side join。效果都是查不多的，基本表达的都是一个意思。具体效果体现：读数据次数变小；df（dataframe）执行过一次就已经有值，不用重新执行前方获取df的过程。将多份数据进行关联是数据处理过程中非常普遍的用法，不过在分
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2024-05-06 15:00:45
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1. SparkStreaming第一次运行不丢失数据kafka参数auto.offset.reset设置为earliest从最初的偏移量开始消费数据。2. SparkStreaming精准一次性消费导致非精准一次性消费的原因： - 偏移量写入，但消费数据时宕机（丢失数据） - 消费数据，但写入偏移量时宕机（重复消费数据）解决： 事务。将消费数据和偏移量写入绑定为原子性操作，一起成功或失败。3.
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2023-12-07 03:48:18
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写到这篇文章时，我们可以对Hibernate的性能调优策略做一个宏观的剖析了。当系统访问一个实体时，Hibernate会到数据库中提取相应数据封装成实体供程序使用，但大多数情况下问题并不是这样简单。对象模型由很多实体和值对象组成，它们之间相互依赖，构成一张复杂的“对象图”。从一个指定的对象开始，我们可以导航到与这个对象有直接或间接关系的任何对象上。再回到我们一开始的问题：你怎样从数据库中重建这个对
# 深入理解 Spark 中的 Young GC 频繁现象
在现代大数据处理的背景下，Apache Spark 已成为最受欢迎的分布式计算框架之一。然而，性能瓶颈如频繁的 Young GC（年轻代垃圾回收）常常成为开发者头疼的问题。本文将解释 Young GC 的概念、频繁触发的原因及其影响，最后通过示例代码和图示帮助大家更好地理解。
## 什么是 Young GC？
Young GC 是
原创
2024-10-18 10:35:11
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目录：1.概述 2.缓存类型 3.如何选择缓存类型 4.移除缓存数据1.概述Spark的开发调优有一个原则，即对多次使用的RDD进行持久化。如果要对一个RDD进行持久化，只要对这个RDD调用cache()和persist()即可。1.1 cache()方法表示：使用非序列化的方式将RDD的数据全部尝试持久化到内存中，cache()只是一个transformtion，是lazy的，必须通过一个
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2024-02-24 11:48:23
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RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存，但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。
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2023-05-31 13:32:59
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